Un ingegnere dell'UTA utilizzerà strumenti di deep learning per individuare i tipi di demenza associati al morbo di Alzheimer

Un ingegnere dell'UTA utilizzerà strumenti di deep learning per individuare i tipi di demenza associati al morbo di Alzheimer

Un ingegnere informatico dell'Università del Texas ad Arlington svilupperà e integrerà ulteriormente potenti metodi e strumenti di deep learning per individuare i tipi di demenza associati al morbo di Alzheimer (ADRD), che a sua volta potrebbe aiutare la comunità medica a curare meglio queste malattie.

Dajiang Zhu, assistente professore presso il Dipartimento di Informatica e Ingegneria, guiderà un progetto quinquennale da 2,86 milioni di dollari sostenuto dall'Istituto nazionale per i disturbi neurologici e l'ictus (NINDS). Zhu lavorerà con i ricercatori dell’Università della Carolina del Nord-Chapel Hill e dell’Università della Georgia per concentrarsi sullo sviluppo di un modello di deep learning per l’analisi dell’ADRD.

Essendo i due tipi più comuni di demenza, la malattia di Alzheimer e la demenza a corpi di Lewy (LBD) rappresentano dal 65% all'85% delle persone affette da demenza a livello nazionale, ovvero circa 7,5 milioni di persone.

Zhu ha detto che ci sono differenze importanti nel determinare se un paziente ha l'Alzheimer o la LBD. Queste differenze possono influenzare notevolmente il tipo di trattamento che viene loro prescritto. Tuttavia, distinguere tra la malattia di Alzheimer e la LBD è difficile a causa sia delle patologie miste che dei sintomi clinici.

"In questo progetto scopriremo, definiremo e rappresenteremo GyralNet individuali - un modello computazionale che integra sia metodi di deep learning che marcatori di neuroimaging - per caratterizzare le anomalie associate all'Alzheimer/LBD per i singoli pazienti,"

Dajiang Zhu, Professore assistente, Dipartimento di Informatica e Ingegneria, Università del Texas ad Arlington

Ha aggiunto che il progetto alla fine compilerà, immaginerà e analizzerà dati cerebrali su larga scala per contesti clinici pratici.

"In definitiva, vogliamo caratterizzare e riassumere le relazioni profonde all'interno del cervello che porteranno a migliorare la capacità predittiva tra Alzheimer e LBD", ha detto Zhu. “Crediamo che l’identificazione precoce di quale specifica malattia sia presente possa portare a risultati migliori attraverso un migliore trattamento di questi pazienti”.

Hong Jiang, Wendell H. Nedderman Endowed Professor e presidente del Dipartimento di Informatica e Ingegneria, ha affermato che la ricerca di Zhu ha il potenziale per un impatto significativo.

“Prendere tutti i dati che possono essere raccolti e usarli per aiutare la società e le persone che soffrono di queste malattie è enorme”, ha detto Jiang. "Rappresenta l'essenza della ricerca universitaria."

Fonte:

Università del Texas ad Arlington

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